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基于半监督的支持向量机网页分类方法

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基于半监督的支持向量机网页分类方法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 前言第8-15页
  · 课题背景与意义第8页
  · 国内外研究现状第8-13页
  · 论文研究内容第13页
  · 论文组织结构第13-15页
第二章 网页分类技术第15-25页
  · 网页分类预处理技术第15-18页
    · 文本分类第15-16页
    · 文本的表示第16-17页
    · 预处理第17页
    · 特征提取第17-18页
  · 网页分类算法分类第18-20页
  · 常用网页分类算法第20-23页
    · NB 算法第20-21页
    · KNN 算法第21-22页
    · 最大熵模型分类方法第22页
    · 聚类分类方法第22-23页
  · 网页分类的评价方法第23-24页
  · 本章小结第24-25页
第三章 半监督支持向量机和主动学习第25-35页
  · 支持向量机基本原理第25-31页
    · 支持向量机概述第25页
    · 支持向量机的几何意义第25-26页
    · 支持向量机的一般原理第26-28页
    · 支持向量机的训练算法第28-31页
  · 半监督支持向量机第31-33页
    · 半监督支持向量机概述第31-32页
    · 半监督支持向量机原理和训练方法第32-33页
  · 主动学习第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 基于主动学习的半监督支持向量机改进算法第35-41页
  · 半监督支持向量机训练算法分析第35-36页
  · 基于主动学习的半监督支持向量机训练方法第36-38页
  · 实验与讨论第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第五章 中文网页分类实验系统设计第41-52页
  · 实验环境设定第41页
  · 实验系统结构设计第41-47页
    · 特征提取模块第42-46页
    · 训练模块第46页
    · 分类模块第46-47页
  · 运行结果及分析第47-51页
    · 系统运行第47-50页
    · 运行结果分析第50-51页
  · 本章小结第51-52页
总结第52-54页
  主要工作第52页
  主要创新点第52-53页
  存在的问题及未来的方向第53-54页
参考文献第54-58页
在学期间的研究成果第58-59页
致谢第59 页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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